Test de Fisher

´chantillon de 12 individus consommant de l’huile d’olive, on a observ´ une moyenne e e 1 de y 12 = −1.16, avec une variance empirique de s2 = 12 12 (yi − y 12 )2 = 0.412 . Y i=1 1. Tester l’hypoth`se d’´galit´ des variances au niveau 0.05 (test de Fisher). e e e 2. Au niveau 0.05, quel test proposez-vous pour tester le fait que l’huile d’olive abaisse significativement le risque cardio-vasculaire ? 1 3. Avec les observations dont vous disposez, quelle est votre conclusion ? 4. Pour trancher la

Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 13 Test associé à l’évaluation globale du modèle Test de Fisher Quelques formulations du test de « signification » globale : • le modèle est-il pertinent pour expliquer les valeurs de Y ? • la liaison linéaire Y / X1,…,Xp est-elle licite ? • test d’hypothèse  H 0 : a1 = a 2 = L = a p = 0   H 1 : il en existe au moins ≠ 0 Statistique du test Attention, on n’inclut pas la constante dans le test c.-à-d. la question est donc, y a-t-il au moins une

SOMMAIRE 1. METHODOLOGIE DES ENQUETES 1.1. Rappel des principes de l’enquête par questionnaire 1.1.1. La définition des objectifs 1.1.2. La détermination de l’échantillon 1.1.3. Les différentes formes d’enquêtes 1.1.4. Le questionnaire 1.1.5. Le pré-test 1.1.6. Le recueil des données 1.1.7. Le dépouillement et l’analyse des données 1.1.8. La présentation des résultats 5 6 6 6 6 6 7 7 7 8 1.2. Structure du logiciel Sphinx 8 2. LE QUESTIONNAIRE 2.1. Concevoir le questionnaire 2.1.1. Créer

désaisonnalisation créée un bruit nuisible à l’analyse de la chronique et donc elle dégrade la qualité de la prévision. La preuve de l’existence de la saisonnalité est confirmée par des tests formels et informels. 4.1 : Tests de détection de la saisonnalité. a) Test visuel : Représentation graphique . 1ère forme : Evolution du chiffre d’affaires trimestriel d’une entreprise entre 2006 et 2008 Le chiffre d’affaires augmente chaque année aux 2ème et 3ème trimestres et il baisse aux 1er et trimestres. Un

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Tests d’hypoth`ses e 5.1 Introduction : le probl`me de d´cision . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 5.2 Formalisation du probl`me de test param´trique sur un ´chantillon e e e 5.2.1 Tests d’hypoth`ses simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.2.2 Tests d’hypoth`ses composites . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.3 Tests sur la moyenne d’une loi normale . . . . . . . . . . .

valeurs anormales. III.5/ Prévision IV/ LES TESTS IV.1/ IV.2/ IV.3/ IV.4/ IV.5/ IV.6/ IV.7/ Test de significativité d’un coefficient : test de student Test de significativité global : test de Fisher Test de normalité des erreurs Tests d’autocorrélation : Durbin-Watson et Box-Pierce Test d’hétéroscédasticité : test de White Test de stabilité : test de Chow Test de colinéarité : test de Belsley Khu Welsh V/ VIOLATION DES HYPOTHESES V.1/ Méthode des Moindres Carrés Généralisés (MCG)

uni-variée. Il est question de se concentrer sur une description des résultats. Analyse des tris croisés L’analyse des tris croisés consiste à traiter simultanément deux variables. Il s’agit d'analyse bi-variée. Le test du Chi² : analyser deux variables nominales Le test de Fisher : analyser une variable nominale et une variable numérique (ou échelle) – Analyse de la variance L'analyse de la variance s'applique au cas où les variables sont de natures différentes : l'une est nominale, l'autre

II. Réalisation d’un test de classement sur des bières : 1) Présentation du test réalisé Il s’agit de demander aux sujets de comparer simultanément plus de deux échantillons de produits en les classant selon l’intensité perçue d’une caractéristique sensorielle. Par conséquent, les sujets évaluent tous les échantillons avant d’indiquer leurs réponses. Les sujets sont libres de goûter à nouveau les échantillons autant de fois qu’ils le souhaitent et ils ne peuvent pas répondre en classant

Loi de Fisher En théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Fisher ou encore loi de Fisher-Snedecor ou encore loi F de Snedecor est une loi de probabilité continue[1],[2],[3]. Elle tire son nom des statisticiens Ronald Aylmer Fisher et George Snedecor. La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que distribution de l'hypothèse nulle dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les test de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de

naïfs c'est à dire non entraînés. Trois épreuves ont été réalisées : – une épreuve discriminative : un test triangulaire sur des fromages blancs – une épreuve de classement : un test de Friedman sur différentes bières – une épreuve descriptive : réalisation d'un profil sensoriel de plusieurs pains d'épices. II – Test triangulaire sur des fromages blancs a- Principe Ce test fait partie des épreuves discriminatives qui visent à détecter la présence ou l'absence de différence sensorielle